Xây Dựng Website Bán Sản Phẩm Nông Nghiệp

Xây dựng website bán sản phẩm nông nghiệp là một giải pháp công nghệ thông tin… 93 trang · Ho Chi Minh City University of Technology and Education · 2023.

• Tác giả: Đỗ Trần Công Phương
• Người hướng dẫn: PhD. Trần Nhật Quang
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Information Technology
• Đề tài: Building A Website To Sell Agricultural Products
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION TO THE PROBLEM
• 1.1. PURPOSE OF CAPSTONE PROJECT
• 1.2. THE OBJECTIVES OF CAPSTONE PROJECT
• 1.3. IMPORTANCE OF THE PROJECT IN THE AGRICULTURAL INDUSTRY AND AGRICULTURAL PRODUCT MARKET
• 1.4. RESEARCH SCOPE: Analysis of Technology and System Structure
• 2. CHAPTER 2: THEORETICAL BASE AND RESEARCH PROBLEMS
• 2.1. ANALYSIS OF SIMILAR WEBSITE MODELS AND IMPACT ON THE MARKET
• 2.2. MERN STACK

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Xây Dựng Website Bán Sản Phẩm Nông Nghiệp

Xây dựng website bán sản phẩm nông nghiệp là một giải pháp công nghệ thông tin quan trọng trong bối cảnh hiện nay. Với sự phát triển của thương mại điện tử, việc tạo ra một nền tảng trực tuyến giúp kết nối nông dân và người tiêu dùng trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Mục tiêu chính của dự án này là cung cấp một không gian cho nông dân trưng bày và bán sản phẩm của họ, đồng thời giúp người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận các sản phẩm nông nghiệp chất lượng.

1.1. Tại Sao Cần Xây Dựng Website Bán Hàng Nông Sản

Việc xây dựng website bán hàng nông sản giúp giải quyết vấn đề tiếp cận thị trường cho nông dân. Nông dân có thể giới thiệu sản phẩm của mình đến một lượng khách hàng lớn hơn mà không cần phải phụ thuộc vào các kênh phân phối truyền thống.

1.2. Lợi Ích Của Website Thương Mại Điện Tử Trong Nông Nghiệp

Website thương mại điện tử không chỉ giúp nông dân tăng doanh thu mà còn tạo ra một cộng đồng hỗ trợ lẫn nhau giữa người tiêu dùng và nhà sản xuất. Điều này góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững trong ngành nông nghiệp.

II. Thách Thức Trong Việc Xây Dựng Website Bán Sản Phẩm Nông Nghiệp

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc xây dựng website bán sản phẩm nông nghiệp cũng gặp phải nhiều thách thức. Những thách thức này bao gồm việc quản lý thông tin sản phẩm, bảo mật dữ liệu và tạo ra trải nghiệm người dùng tốt.

2.1. Quản Lý Thông Tin Sản Phẩm

Quản lý thông tin sản phẩm là một thách thức lớn. Cần có một hệ thống hiệu quả để nông dân có thể dễ dàng cập nhật thông tin về sản phẩm của họ, bao gồm giá cả, mô tả và hình ảnh.

2.2. Bảo Mật Dữ Liệu Người Dùng

Bảo mật thông tin cá nhân và dữ liệu thanh toán của người dùng là rất quan trọng. Cần áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin người tiêu dùng khỏi các mối đe dọa trực tuyến.

III. Phương Pháp Xây Dựng Website Bán Hàng Nông Sản Hiệu Quả

Để xây dựng một website bán hàng nông sản hiệu quả, cần áp dụng các công nghệ hiện đại và phương pháp tối ưu hóa SEO. Việc sử dụng các công nghệ như React, Node.js và MongoDB sẽ giúp tạo ra một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt.

3.1. Sử Dụng Công Nghệ Hiện Đại

Công nghệ như React và Node.js cho phép phát triển giao diện người dùng mượt mà và hiệu suất cao. MongoDB giúp quản lý dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả.

3.2. Tối Ưu Hóa SEO Cho Website Nông Sản

Tối ưu hóa SEO là rất quan trọng để website có thể tiếp cận được nhiều người dùng hơn. Cần chú trọng vào việc sử dụng từ khóa phù hợp và tạo nội dung chất lượng để thu hút người tiêu dùng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Website Bán Sản Phẩm Nông Nghiệp

Website bán sản phẩm nông nghiệp không chỉ là một công cụ thương mại mà còn là một nền tảng hỗ trợ nông dân trong việc quản lý sản phẩm và kết nối với khách hàng. Các ứng dụng thực tiễn của website này rất đa dạng.

4.1. Hỗ Trợ Nông Dân Trong Quản Lý Sản Phẩm

Website cung cấp cho nông dân một giao diện dễ sử dụng để cập nhật thông tin sản phẩm, giúp họ quản lý hàng hóa một cách hiệu quả hơn.

4.2. Tạo Ra Một Cộng Đồng Người Tiêu Dùng

Website cũng giúp tạo ra một cộng đồng người tiêu dùng, nơi họ có thể chia sẻ đánh giá và phản hồi về sản phẩm, từ đó xây dựng lòng tin và sự tín nhiệm trong thị trường.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Website Bán Sản Phẩm Nông Nghiệp

Tương lai của website bán sản phẩm nông nghiệp rất hứa hẹn. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, việc kết nối giữa nông dân và người tiêu dùng sẽ ngày càng trở nên dễ dàng hơn.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Thương Mại Điện Tử Trong Nông Nghiệp

Thương mại điện tử trong nông nghiệp sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, mở ra nhiều cơ hội cho nông dân và người tiêu dùng. Việc áp dụng công nghệ mới sẽ giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm.

5.2. Tăng Cường Hợp Tác Giữa Các Bên Liên Quan

Tăng cường hợp tác giữa nông dân, nhà sản xuất và người tiêu dùng sẽ tạo ra một hệ sinh thái bền vững, giúp phát triển nông nghiệp một cách hiệu quả và bền vững.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Bối cảnh thực tiễn và lý do chọn đề tài

Trong bối cảnh ngành nông nghiệp Việt Nam thường xuyên đối mặt với sự bất ổn về đầu ra, đặc biệt là tình trạng sụt giá của các mặt hàng trái cây và sự khó khăn của thị trường xuất khẩu, việc tiêu thụ nông sản của người nông dân gặp rất nhiều trở ngại. Sự mất giá nông sản không chỉ gây thiệt hại trực tiếp đến kinh tế của các hộ sản xuất mà còn tạo ra sự thiếu ổn định cho toàn ngành nông nghiệp. Ở chiều ngược lại, người tiêu dùng tại các đô thị lớn cũng như người dân trên cả nước gặp nhiều rào cản trong việc tiếp cận nguồn nông sản địa phương tươi sạch, có nguồn gốc rõ ràng và giá cả hợp lý.

Xuất phát từ thực trạng đó, đề tài khóa luận tốt nghiệp "Building a Website to Sell Agricultural Products" (Xây dựng website bán sản phẩm nông nghiệp) được thực hiện nhằm xây dựng một nền tảng thương mại điện tử trực tuyến đóng vai trò cầu nối trực tiếp giữa người sản xuất nông nghiệp (nông dân địa phương) và người tiêu dùng. Dự án hướng tới mục tiêu cung cấp một không gian số hóa giúp nông dân trưng bày và bán sản phẩm đến đối tượng khách hàng rộng lớn hơn, đồng thời mang đến cho người tiêu dùng nguồn cung ứng nông sản ổn định, chất lượng, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của nền nông nghiệp cộng đồng.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Đề tài xác định mục đích cốt lõi là thiết lập nền tảng mua sắm trực tuyến thuận tiện, tin cậy cho người tiêu dùng và hỗ trợ nông dân địa phương mở rộng kênh tiếp cận thị trường. Các mục tiêu cụ thể được xác định bao gồm:

1. Trưng bày sản phẩm đa dạng với thông tin chi tiết: Xây dựng giao diện thân thiện hiển thị phong phú các mặt hàng nông sản kèm theo thông tin toàn diện về hình ảnh, mô tả, đơn giá, nguồn gốc xuất xứ nhằm hỗ trợ người mua đưa ra quyết định chính xác.
2. Hệ thống đặt hàng và thanh toán: Thiết lập quy trình đặt hàng và thanh toán trực tuyến an toàn, cho phép người dùng thao tác thêm giỏ hàng, xác nhận đơn và thanh toán an toàn.
3. Quản lý tài khoản người dùng và lịch sử đơn hàng: Phát triển phân hệ tài khoản cho phép người dùng quản lý thông tin cá nhân, địa chỉ nhận hàng và theo dõi toàn bộ lịch sử mua hàng.
4. Hỗ trợ nông dân địa phương: Cung cấp giao diện quản lý trực quan cho người nông dân tự đăng tải thông tin nông sản, cập nhật giá bán, số lượng và quản lý danh mục sản phẩm của mình.
5. Hệ thống đánh giá và phản hồi: Thiết lập cơ chế đánh giá, bình luận đa chiều đối với sản phẩm và người bán nhằm củng cố độ tin cậy và tính minh bạch trong cộng đồng mua sắm.

Tầm quan trọng của đề tài

• Thúc đẩy phát triển nông nghiệp bền vững: Giúp nông dân tăng thu nhập nhờ tiếp cận thị trường rộng lớn và khuyến khích sản xuất nông sản chất lượng cao.
• Tăng cường khả năng tiếp cận của người tiêu dùng: Cung cấp kênh mua sắm tiện lợi cho cư dân thành thị đối với nông sản địa phương an toàn.
• Giảm phụ thuộc vào thị trường xuất khẩu: Xây dựng kênh tiêu thụ nội địa bền vững, giảm thiểu rủi ro biến động từ thị trường quốc tế.
• Gắn kết cộng đồng và thúc đẩy đổi mới: Tạo liên kết trực tiếp giữa người tiêu dùng và nhà nông, tạo động lực ứng dụng công nghệ trong tiếp thị nông sản.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Nền tảng thương mại điện tử nông sản, quy trình quản lý giao dịch mua bán trực tuyến, hệ thống phân quyền đa người dùng và các công nghệ phát triển web full-stack kết hợp trí tuệ nhân tạo.
• Phạm vi kỹ thuật:
  • Phân tích và ứng dụng bộ công nghệ MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js) và Bootstrap trong phát triển giao diện và dịch vụ máy chủ.
  • Đánh giá và triển khai các giao thức bảo mật dữ liệu, mã hóa xác thực thông qua JSON Web Tokens (JWT).
  • Tích hợp mô hình học máy (Google Teachable Machine, TensorFlow.js) để phục vụ tính năng tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh.
  • Thiết kế kiến trúc phân tầng Back-end và cấu trúc cơ sở dữ liệu quản lý thông tin sản phẩm, đơn hàng, người dùng.
• Phạm vi thời gian và địa điểm: Đề tài do sinh viên Đỗ Trần Công Phương (MSSV: 19110133) và Nguyễn Phan Anh Thiện (MSSV: 19110149) thuộc Khoa Đào tạo Quốc tế, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Nhật Quang. Thời gian thực hiện trong 15 tuần, từ ngày 11/09/2023 đến ngày 25/12/2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khảo sát và phân tích các mô hình tương tự

Khóa luận đã tiến hành phân tích thực trạng hai mô hình thương mại điện tử hiện hành để đúc kết giải pháp tối ưu cho nền tảng bán nông sản:

Nền tảng	Điểm mạnh	Hạn chế	Bài học ứng dụng cho đề tài
Foodmap.asia	Giao diện trực quan, dễ thao tác; chuyên biệt cho thực phẩm và nông sản an toàn.	Số lượng người bán còn hạn chế; danh mục thông tin nông sản chưa thực sự đa dạng.	Cần mở rộng cơ sở dữ liệu sản phẩm, hỗ trợ nhiều người bán (nông dân) tham gia và nâng cao trải nghiệm giao diện.
Shopee	Danh mục hàng hóa phong phú; giao diện tiện ích; quy trình thanh toán và hỗ trợ khách hàng chuyên nghiệp.	Không chuyên biệt cho nông sản tươi sống; đặc thù bảo quản nông sản chưa được tối ưu; danh mục chưa tập trung.	Tạo dựng một kênh mua bán nông sản tập trung, có quy trình quản lý đơn hàng phù hợp với tính chất chuỗi cung ứng nông sản.

Khung công nghệ và nền tảng lý thuyết

1. Kiến trúc MERN Stack:
   • React: Thư viện JavaScript phía máy khách xây dựng giao diện người dùng dựa trên các thành phần (Components) có khả năng tái sử dụng cao, cú pháp JSX trực quan, cơ chế Virtual DOM giúp tối ưu hóa tốc độ kết xuất và quản lý trạng thái linh hoạt (State & Props).
   • Node.js: Môi trường thực thi JavaScript phía máy chủ dựa trên V8 Engine của Chrome, vận hành theo mô hình đơn luồng hướng sự kiện (Single-threaded, Event-driven) kết hợp xử lý I/O không chặn (Non-blocking I/O), cho phép hệ thống xử lý đồng thời nhiều yêu cầu với hiệu năng cao.
   • Express.js: Framework nền tảng trên Node.js cung cấp hệ thống định tuyến (Routing) linh hoạt, cơ chế Middleware xử lý tiền xử lý dữ liệu và xác thực, hỗ trợ xây dựng kiến trúc RESTful API chuẩn mực.
   • MongoDB: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu BSON (Binary JSON), cấu trúc dữ liệu linh hoạt, khả năng mở rộng quy mô theo chiều ngang và hỗ trợ truy vấn phức tạp.
2. Thư viện Mongoose (ODM): Tạo tầng trừu tượng Object Data Modeling giữa Node.js và MongoDB, định nghĩa Schema dữ liệu, hỗ trợ kiểm thực (Validation), cơ chế Middleware và liên kết dữ liệu giữa các Collection (Population & Referencing).
3. Bootstrap: Framework front-end mã nguồn mở với hệ thống lưới (Grid System) linh hoạt và các thành phần giao diện mẫu, đảm bảo tính đáp ứng (Responsive) trên nhiều loại thiết bị (máy tính, máy tính bảng, điện thoại di động).
4. Google Teachable Machine & TensorFlow.js: Công cụ huấn luyện mô hình học máy thị giác và thư viện mã nguồn mở cho phép triển khai, thực thi mô hình Deep Learning/Neural Network trực tiếp trên môi trường trình duyệt web và Node.js, ứng dụng vào việc nhận diện hình ảnh nông sản để hỗ trợ tìm kiếm.
5. Kiến trúc RESTful API: Chuẩn kiến trúc giao tiếp phi trạng thái (Stateless), định danh tài nguyên qua URI, chuẩn hóa các thao tác dữ liệu thông qua các phương thức HTTP chuẩn (GET, POST, PUT, DELETE) với định dạng dữ liệu trả về là JSON.
6. Bảo mật với JSON Web Tokens (JWT): Phương thức truyền thông tin xác thực an toàn dưới dạng chuỗi JSON có chữ ký số (Digital Signature). Đồ án phân tích các yếu tố an toàn như quản lý khóa bí mật (Secret Key), thiết lập thời gian hết hạn (Expiration Time), kiểm soát quyền truy cập và lưu ý phòng chống các lỗ hổng tấn công như XSS, CSRF khi lưu trữ trong Cookie hoặc Local Storage.
7. Firebase Storage: Dịch vụ lưu trữ đám mây của Google cung cấp giải pháp lưu trữ hình ảnh sản phẩm với độ an toàn cao, phân quyền linh hoạt và tốc độ tải dữ liệu nhanh.

---

Thiết kế và triển khai

Tổng hợp ngăn xếp công nghệ hệ thống

Hệ thống được phát triển hoàn chỉnh trên mô hình ứng dụng web hiện đại:

Thành phần hệ thống	Công nghệ sử dụng	Chức năng chính
Front-end	React, Bootstrap	Xây dựng giao diện tương tác người dùng, quản trị viên và nông dân; xử lý hiển thị responsive.
Back-end	Node.js, Express.js	Xây dựng hệ thống máy chủ xử lý logic nghiệp vụ, cung cấp các API RESTful.
Cơ sở dữ liệu	MongoDB, Mongoose	Lưu trữ dữ liệu phi quan hệ, mô hình hóa dữ liệu dạng tài liệu JSON/BSON.
Trí tuệ nhân tạo (AI)	Google Teachable Machine, TensorFlow.js	Xử lý nhận dạng hình ảnh nông sản và phân loại tự động phục vụ tìm kiếm.
Xác thực & Bảo mật	JSON Web Tokens (JWT)	Mã hóa phiên làm việc, cấp phát token xác thực và phân quyền người dùng.
Lưu trữ tệp tin	Firebase Storage	Lưu trữ đám mây hình ảnh sản phẩm được tải lên từ người bán.

Kiến trúc phân tầng Back-end

Hệ thống máy chủ được tổ chức theo cấu trúc phân tầng rõ ràng nhằm đảm bảo tính module hóa và dễ bảo trì:

• Controllers: Tiếp nhận yêu cầu từ tuyến định tuyến, điều phối luồng dữ liệu và thực thi logic nghiệp vụ.
• Models: Định nghĩa cấu trúc Schema dữ liệu thông qua Mongoose và thiết lập các quy tắc kiểm thực dữ liệu.
• Routes: Định nghĩa các điểm cuối URL (Endpoints) và ánh xạ các phương thức HTTP tương ứng tới các hàm xử lý trong Controller.
• Middlewares: Đảm nhận các nhiệm vụ trung gian như kiểm tra tính hợp lệ của token JWT, xác thực quyền hạn (Admin, Farmer, User) trước khi cho phép yêu cầu đi vào tầng xử lý chính.
• Repositories: Đóng gói các thao tác truy vấn và tương tác trực tiếp với cơ sở dữ liệu MongoDB, tách biệt logic truy xuất dữ liệu khỏi tầng nghiệp vụ.

Thiết kế cơ sở dữ liệu

Hệ thống thiết kế các bảng (Collection) cơ sở dữ liệu đáp ứng đầy đủ chu trình mua bán hàng:

• User: Lưu thông tin người dùng, bao gồm các trường chính như _id (ObjectId, Primary Key), lastName (String), firstName (String), email (String, Unique), cùng mật khẩu và vai trò hệ thống.
• Product: Lưu trữ chi tiết về nông sản (tên, hình ảnh, mô tả, giá cả, số lượng, nguồn gốc xuất xứ, danh mục, liên kết người bán).
• Cart: Quản lý giỏ hàng của từng người dùng, danh sách sản phẩm và số lượng tương ứng.
• Order: Quản lý thông tin đơn hàng, chi tiết hóa đơn, địa chỉ giao hàng, phương thức thanh toán và trạng thái xử lý.
• Voucher: Quản lý mã giảm giá, mức giảm, thời hạn sử dụng.
• Review: Lưu trữ đánh giá, điểm số sao và bình luận của khách hàng về sản phẩm và nông dân.
• Email: Quản lý thông tin phản hồi, thư liên hệ từ người dùng gửi tới quản trị viên.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Introduction to the problem

Chương 1 phác họa bức tranh tổng thể về những khó khăn trong khâu tiêu thụ nông sản Việt Nam khi thị trường xuất khẩu gặp biến động, dẫn đến tình trạng nông sản mất giá và người nông dân gặp khó khăn trong việc tìm kiếm đầu ra. Đồng thời, chương trình bày chi tiết mục đích, 5 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, 5 khía cạnh trong phạm vi nghiên cứu và khẳng định tầm quan trọng của dự án trong việc xây dựng hệ thống thương mại điện tử kết nối trực tiếp nông dân với người tiêu dùng.

Chương 2: Theoretical base and research problems

Chương 2 tập trung phân tích sâu về cơ sở lý thuyết và khảo sát thực tiễn:

• Khảo sát hai nền tảng thương mại điện tử điển hình là Foodmap.asia và Shopee, chỉ rõ điểm mạnh, điểm yếu và rút ra bài học thiết kế cho hệ thống thương mại điện tử nông sản.
• Trình bày toàn diện về bộ công nghệ MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js), phân tích ưu thế vượt trội khi sử dụng đồng nhất ngôn ngữ JavaScript cho cả front-end và back-end.
• Phân tích chi tiết các công nghệ bổ trợ: Mongoose ODM, giao diện Bootstrap, dịch vụ lưu trữ đám mây Firebase Storage và kiến trúc API RESTful.
• Trình bày giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông qua Google Teachable Machine và TensorFlow.js để thực thi mô hình phân loại hình ảnh phục vụ tìm kiếm.
• Nghiên cứu cơ chế xác thực và bảo mật với JSON Web Tokens (JWT), phân tích các khía cạnh an toàn về mã hóa, quản lý khóa bí mật và thời hạn token.

Chương 3: Requirement capturing and modeling

Chương 3 xây dựng bản đặc tả chi tiết về các yêu cầu chức năng và phi chức năng của hệ thống:

• Yêu cầu chức năng:
  • Người dùng (User): Đăng nhập/Đăng ký, xem danh sách sản phẩm, tìm kiếm sản phẩm theo tên/danh mục, tìm kiếm bằng hình ảnh, đặt hàng, xem lịch sử đơn hàng, gửi thư liên hệ tới admin, viết đánh giá sản phẩm và quản lý thông tin cá nhân.
  • Nông dân (Farmer): Đăng nhập, xem danh sách nông sản đã đăng, thêm sản phẩm mới, cập nhật thông tin sản phẩm (giá, số lượng, kích thước), xóa sản phẩm, theo dõi đơn hàng của khách để tiến hành giao nhận và cập nhật hồ sơ cá nhân.
  • Quản trị viên (Admin): Thực hiện toàn bộ quyền hạn của Farmer, đồng thời quản lý toàn bộ tài khoản người dùng trong hệ thống, quản lý tất cả đơn hàng, duyệt hòm thư email phản hồi và tạo lập/quản lý mã giảm giá (Voucher).
• Yêu cầu phi chức năng:
  • Khả năng tiến hóa (Evolution): Hệ thống dễ dàng chỉnh sửa, nâng cấp theo nhu cầu người dùng và chương trình khuyến mãi của quản trị viên.
  • Tính tiện lợi (Convenience): Giao diện trực quan, thao tác dễ dàng, tương thích tốt trên nhiều loại thiết bị, các màn hình chức năng liên kết chặt chẽ.
  • Tính hiệu quả (Effectiveness): Cơ sở dữ liệu lưu trữ an toàn, truy xuất nhanh chóng, hệ thống vận hành ổn định với tốc độ xử lý nhanh.
  • Tính tương thích (Compatibility): Đảm bảo đáp ứng tốt các tác vụ đồng thời mà không làm ảnh hưởng đến hoạt động của những người dùng khác.
  • Tính tái sử dụng (Reusability): Mã nguồn được thiết kế dạng module, có thể tái sử dụng cho các dự án phát triển tiếp theo.
• Mô hình hóa Use Case: Trình bày sơ đồ tổng thể và chi tiết từng Use Case cụ thể (Login, Register, View List of Products, Search, See Ordered Products, Review, Manage Product, Manage User, Manage Order, Manage Voucher, Send Email, Search Product with Image).

Chương 4: Database design

Chương 4 cung cấp chi tiết sơ đồ thiết kế cơ sở dữ liệu và kiến trúc kỹ thuật của hệ thống:

• Mô tả chi tiết cấu trúc các bảng thực thể: User, Product, Cart, Voucher, Order, Review, Email.
• Trình bày sơ đồ cấu trúc phân tầng máy chủ back-end (Controllers, Models, Routes, Middlewares, Repositories).
• Thiết kế và minh họa hệ thống màn hình chức năng: Giao diện người dùng (Login, Register, Home, Product Shop, Product Details, Shopping Cart, My Ordered, Contact, User Page) và Giao diện quản trị viên / nông dân (Admin/User Login, Dashboard, Account Management, Product Management, Order Management, Email Management, Voucher Management, Profile Info).

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả triển khai chính

• Xây dựng hoàn chỉnh nền tảng web thương mại điện tử nông sản: Hoàn thành toàn bộ hệ thống theo đúng kế hoạch 15 tuần nghiên cứu và thực hiện, kết hợp thành công các công nghệ trong ngăn xếp MERN Stack.
• Tích hợp tính năng AI tìm kiếm thông minh: Ứng dụng thành công Google Teachable Machine và TensorFlow.js, cho phép người dùng tải ảnh lên để hệ thống tự động nhận diện loại nông sản và hiển thị kết quả tìm kiếm tương ứng.
• Hệ thống phân quyền 3 cấp rõ ràng và bảo mật: Thiết lập cơ chế phân quyền bảo mật chặt chẽ giữa Quản trị viên (Admin), Người bán/Nông dân (Farmer) và Khách hàng (User) thông qua cơ chế mã hóa JWT.
• Quy trình thương mại điện tử khép kín: Hoàn thiện đầy đủ các chức năng từ duyệt sản phẩm, lọc danh mục, thêm giỏ hàng, áp dụng mã voucher, đặt hàng, theo dõi đơn hàng đến gửi đánh giá phản hồi và liên hệ quản trị.

Đóng góp của đề tài

• Đóng góp về mặt thực tiễn: Cung cấp một giải pháp công nghệ cụ thể giúp giải quyết bài toán tiêu thụ nông sản tại Việt Nam, rút ngắn chuỗi phân phối trung gian, gia tăng thu nhập cho nông dân và mang lại sự an tâm cho người tiêu dùng.
• Đóng góp về mặt kỹ thuật: Đưa ra mô hình kiến trúc phân tầng kết hợp NoSQL linh hoạt, chứng minh tính khả thi của việc tích hợp Machine Learning trực tiếp vào ứng dụng web thương mại điện tử để nâng cao trải nghiệm tìm kiếm của người dùng.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

• Hệ thống được thiết kế và kiểm thử trong phạm vi thời gian 15 tuần của một đồ án tốt nghiệp, do đó cần thêm các đợt kiểm thử hiệu năng chịu tải với số lượng người dùng đồng thời quy mô lớn.
• Mô hình phân loại hình ảnh qua Google Teachable Machine hiện tập trung vào một số chủng loại nông sản mẫu được huấn luyện ban đầu, độ bao phủ các loại nông sản hiếm hoặc biến dạng theo mùa vụ cần tiếp tục được mở rộng.
• Tính năng xử lý đơn hàng và thanh toán chủ yếu tập trung vào luồng thanh toán an toàn cơ bản, cần tích hợp sâu hơn với nhiều cổng thanh toán điện tử phổ biến tại Việt Nam.

Hướng phát triển tiếp theo

• Mở rộng tập dữ liệu huấn luyện (Dataset) cho mô hình nhận diện hình ảnh TensorFlow.js nhằm bao phủ đa dạng các loại trái cây, rau củ đặc sản của các vùng miền Việt Nam.
• Tích hợp thêm các giải pháp quản lý chuỗi cung ứng nông sản chuyên sâu, kết nối trực tiếp với các đơn vị vận chuyển hỗ trợ giao hàng nông sản tươi nhanh chóng.
• Phát triển các tính năng thống kê và phân tích dữ liệu bán hàng nâng cao trên Dashboard dành riêng cho nông dân để theo dõi xu hướng tiêu dùng.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với sinh viên ngành Công nghệ Thông tin và Kỹ thuật Phần mềm: Tài liệu là đồ án tham khảo toàn diện về quy trình xây dựng ứng dụng web full-stack sử dụng MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js), cách phân tầng kiến trúc phần mềm (Controllers, Models, Routes, Middlewares, Repositories) và cách tích hợp thư viện AI (TensorFlow.js) trên trình duyệt.
• Đối với các nhà phát triển giải pháp thương mại điện tử nông nghiệp: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về việc khảo sát yêu cầu đặc thù của người nông dân, cách thiết kế cơ sở dữ liệu phi quan hệ linh hoạt cho sản phẩm nông nghiệp và cơ chế đánh giá củng cố niềm tin trong chuỗi cung ứng số.
• Các phần nội dung nổi bật nên tham khảo:
  • Bảng khảo sát, so sánh và phân tích ưu - nhược điểm của các mô hình Foodmap.asia và Shopee trong Chương 2.
  • Toàn bộ bảng đặc tả Use Case chi tiết và bảng yêu cầu phi chức năng trong Chương 3.
  • Thiết kế cấu trúc bảng dữ liệu NoSQL và mô hình phân tầng Back-end trong Chương 4.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Đồ án giải quyết vấn đề thực tiễn nào của ngành nông nghiệp Việt Nam?

Đề tài giải quyết vấn đề mất giá của nông sản và khó khăn trong khâu tiêu thụ khi thị trường xuất khẩu biến động, bằng cách xây dựng sàn thương mại điện tử kết nối trực tiếp nông dân với người tiêu dùng nội địa, giúp nông dân có đầu ra ổn định và người dân đô thị tiếp cận được nguồn nông sản chất lượng.

2. Bộ công nghệ chính được nhóm tác giả lựa chọn để phát triển hệ thống là gì?

Hệ thống sử dụng bộ công nghệ MERN Stack gồm MongoDB (cơ sở dữ liệu NoSQL), Express.js (framework back-end), React (thư viện front-end) và Node.js (môi trường máy chủ). Ngoài ra, dự án còn tích hợp Bootstrap, Mongoose, Firebase Storage, JSON Web Tokens (JWT) và Google Teachable Machine / TensorFlow.js.

3. Tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh trong đồ án được thực hiện như thế nào?

Nhóm tác giả sử dụng Google Teachable Machine để huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh nông sản và tích hợp thư viện TensorFlow.js vào ứng dụng. Khi người dùng tải hình ảnh sản phẩm lên, hệ thống sẽ thực thi mô hình để dự đoán loại nông sản và tự động lọc ra các sản phẩm tương ứng trên trang web.

4. Hệ thống phân chia những tác nhân (Actors) nào và quyền hạn của họ ra sao?

Hệ thống gồm 3 tác nhân chính:

• User (Khách hàng): Xem danh sách sản phẩm, tìm kiếm theo tên hoặc hình ảnh, đặt hàng, quản lý đơn hàng đã mua, đánh giá sản phẩm và gửi thư liên hệ.
• Farmer (Nông dân): Đăng tải nông sản mới, cập nhật giá/số lượng/kích thước, xóa sản phẩm và theo dõi các đơn hàng liên quan đến sản phẩm của mình.
• Admin (Quản trị viên): Sở hữu toàn bộ quyền của nông dân, đồng thời quản lý tất cả tài khoản người dùng, xem toàn bộ đơn hàng hệ thống, quản lý hòm thư phản hồi và tạo mã giảm giá (Voucher).

5. Khóa luận này do ai thực hiện và trong thời gian bao lâu?

Đồ án do hai sinh viên Đỗ Trần Công Phương (MSSV: 19110133) và Nguyễn Phan Anh Thiện (MSSV: 19110149), ngành Công nghệ Thông tin, Khoa Đào tạo Quốc tế - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Nhật Quang. Thời gian thực hiện kéo dài 15 tuần, từ ngày 11/09/2023 đến ngày 25/12/2023.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Building a Website to Sell Agricultural Products" của sinh viên Đỗ Trần Công Phương và Nguyễn Phan Anh Thiện đã đề xuất và triển khai thành công một giải pháp thương mại điện tử chuyên biệt cho ngành nông sản Việt Nam. Bằng việc ứng dụng đồng bộ ngăn xếp công nghệ MERN Stack kết hợp với cơ chế bảo mật JWT, lưu trữ đám mây Firebase Storage và công nghệ nhận diện hình ảnh TensorFlow.js, đề tài đã xây dựng một nền tảng trực tuyến hoàn chỉnh, đáp ứng tốt nhu cầu kết nối trực tiếp giữa nông dân và người tiêu dùng. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị cao cả về mặt phân tích nghiệp vụ thực tiễn lẫn thiết kế kỹ thuật phần mềm hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS INFORMATION TECHNOLOGY BUILDING A WEBSITE TO SELL AGRICULTURAL PRODUCTS INSTRUCTOR: DR.TRAN NHAT QUANG STUDENT: DO TRAN CONG PHUONG NGUYEN PHAN ANH THIEN SKL012409 Ho Chi Minh City, DECEMBER, 2023 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION CAPSTONE PROJECT BUILDING A WEBSITE TO SELL AGRICULTURAL PRODUCTS DO TRAN CONG PHUONG Student ID: 19110133 NGUYEN PHAN ANH THIEN Student ID: 19110149 Major: INFORMATION TECHNOLOGY Supervisor: TRAN NHAT QUANG, PhD. Ho Chi Minh City, December 2023 SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom -Happiness ******* PROJECT’S OBJECTIVES Student’s names: 1. Đỗ Trần Công Phương Student ID: 19110133 2. Nguyễn Phan Anh Thiện Student ID: 19110149 Project’s name: BUILDING A WEBSITE TO SELL AGRICULTURAL PRODUCTS Implementation content: Theory: - Reactjs - Nodejs - Bootstrap - MongoDB - Expressjs Practice: Creating a user-friendly agricultural product selling website: - Showcase a variety of agricultural products with detailed information.

- Easy upload interface: images, descriptions, prices, and sources. - Incorporate cart, order processing, and secure payment features. - User account management for updating info and viewing order history. - Assist local farmers in product uploads and management.

- Establish a rating system for products and farmers to foster trust. - Implement feedback mechanisms to bolster community reliability. Implementation time: 15 weeks (Starting from September 11, 2023 to December 25, 2023) CHAIR OF THE PROGRAM Ho Chi Minh City, date…. year … (Sign and write full name) SUPERVISOR (Sign and write full name) SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom -Happiness ******* ASSESSMENT FORM FOR INSTRUCTOR Student’s names: 1.

Đỗ Trần Công Phương Student ID: 19110133 2. Nguyễn Phan Anh Thiện Student ID: 19110149 Major: Information Technology Project’s name: BUILDING A WEBSITE TO SELL AGRICULTURAL PRODUCTS Instructor’s full name: PhD. Trần Nhật Quang COMMENTARY: 1. Project’s contents and workload: Theory:.

Approving for dissertation defence or not:. Ho Chi Minh City, December 2023 Reviewer’s name (Signed with full name) ACKNOWLEDGEMENT First and foremost, I would like to express our heartfelt gratitude to PhD. Trần Nhật Quang for his unwavering support and guidance throughout the process of researching and implementing this topic. I'd like to express our gratitude to the teacher for their passionate instruction and guidance in selecting themes, techniques, and rectifying flaws in the implementation process.

I would also like to express our gratitude to the professors at Ho Chi Minh City's University of Technology and Education, particularly the Faculty Lecturers, who energetically taught and shared a wealth of information and expertise with us during our schooling, assisting me in effectively completing the topic. However, faults made during the implementation of the topic may be overlooked by teachers. I eagerly await instructor feedback so that I may gain more experience and increase my expertise to better serve the learning and working processes in the future. Thank you sincerely! Ho Chi Minh City, December 10, 2023 CONTENTS LIST OF FIGURES.

10 LIST OF TABLE. INTRODUCTION TO THE PROBLEM. PURPOSE OF CAPSTONE PROJECT. THE OBJECTIVES OF CAPSTONE PROJECT.

IMPORTANCE OF THE PROJECT IN THE AGRICULTURAL INDUSTRY AND AGRICULTURAL PRODUCT MARKET. THEORETICAL BASE AND RESEARCH PROBLEMS. ANALYSIS OF SIMILAR WEBSITE MODELS AND IMPACT ON THE MARKET. Google Teachable Machine and TensorFlow.

JSON Web Tokens (JWT) and Safety Considerations. REQUIREMENT CAPTURING AND MODELING. Non-functional requirements. List of actors and usecases.

Database table details. Back-end structure. Back-end controllers. Back-end model.

Back-end routes. Back-end middlewares. Back-end repositories. Product Shop Page.

Product Details Page. Shopping Cart Page. My Ordered Page. Admin/User login page.

Admin/Farmer Dashboard. Admin management accounts page. Admin/farmer management products page. Admin/farmer management orders page.

Admin email page. Admin voucher page. Admin/Farmer information page. IMPLEMENTATION AND TESTING.

Introduction about technologies used in the application. 90 LIST OF FIGURES Figure 2-1 Foodmap. 20 Figure 2-3 MERN Stack. 23 Figure 2-9 Google Teachable Machine:.

30 Figure 2-11 API RESTful. 32 Figure 2-12 JSON Web Tokens (JWT). 34 Figure 3-1 USECASE DIAGRAM. 41 Table 3-2Use Case Login .